控制河段智能视觉跟踪控制系统设计

根据控制河段对船舶通行情况可视化监控的需要,针对传统航道视频监控中人工操控云台易引起图像抖动和丢失目标等问题,提出了一种低成本、高质量的智能视觉跟踪控制系统。对系统的结构、控制方法及软件设计予以阐述,通过实验验证其可行性,实现对控制河段通行船舶的智能自动视频跟踪。     

南京交管中心的功能发挥浅议

介绍南京船舶交通管理系统的结构体系和服务功能,分析影响系统跟踪监控的原因,并就如何加强监控,提高交管中心的功能提出建议和措施.     

概率匹配和状态预测的不连续空间车辆识别跟踪算法

为了解决交通路段不连续监控区域车辆目标的自动识别跟踪问题,提出了一种不连续空间车辆识别跟踪算法.该算法分为识别阶段和跟踪阶段,识别阶段利用高斯概率密度估计的方法建立前一场景中某个车辆目标的概率函数,再通过概率函数计算出出现在下一场景中的所有车辆的匹配概率,用概率阈值确定是否有车辆与前一场景的车辆目标匹配,匹配的车辆在下一场景中将被标记识别.而在跟踪阶段中车辆的跟踪基于无迹卡尔曼滤波(UKF),通过状态预测同时跟踪不同的车辆目标.该算法可以解决在不同路段的监控视频中自动识别并跟踪肇事潜逃车辆等实际问题.通过试验测试表明,该算法在车辆目标的识别上具有一定的精准性,且能够实现对车辆目标的实时跟踪.     

基于GPS和3G技术的快速液压夯实机远程监控系统

结合GPS卫星定位导航技术、3G移动通信技术和计算机技术等,开发出一套可用于快速液压夯实机上的无线远程监控系统。该系统具有定位跟踪、在线监控、故障诊断等功能,其研究与应用为工程机械远程信息的智能化控制提供了理论参考。     

智能交通监控技术研究

从涉及智能交通监控技木的4个方面综述了智能交通监控技术的研究内容及发展现状,重点介绍了近年来在运动目标分割和目标跟踪方面所取得的研究成果,并分析了其处理算法的性能和优缺点,最后探讨了目前智能交通监控技术亟待解决的问题,并展望了其未来发展方向。     

Kinovea软件在视频图像车速计算中的运用

kinovea作为一款专业的运动分析软件,现已广泛的运用于体育领域。本文中创新的将该运动分析软件引入到了汽车运动分析领域,应用于监控视频图像车速计算,使用其标记、轨迹跟踪与跟踪轨迹坐标数据提取功能对汽车运动轨迹进行跟踪,设定坐标系后,取出跟踪坐标点数据,实现汽车运动轨迹的数字化,根据目标车辆在视频图像内的运动轨迹计算车速。本文以实例阐述Kinovea软件的在视频图像车速计算中的应用。     

番禺大桥主塔施工应力观测及分析

广东番禺大桥为双塔双索面特大斜拉桥，主塔自承台面高140．3m，呈钻石形。简要介绍在主塔施工及挂索过程中主塔的应力观测及施工监控情况。监控采取了跟踪观测的方式，并对观测数据拼行了分析。     

用于智能交通的运动车辆跟踪算法

为提高车辆跟踪的准确性,满足智能交通监控的需求,采用样本车型模板结合尺度不变特征变换(SIFT)算法匹配检测车辆位置,并将模板大小与车辆尺度变化联系起来,根据特征向量距离最终获得车辆准确区域;采用结合均值漂移的粒子滤波算法对车辆进行跟踪,根据跟踪尺度改变跟踪窗口大小,并通过独立粒子滤波建立了多运动车辆之间的数据关联。实际道路测试结果表明:该算法的车辆检测准确率达到90%以上,特征粒子在后续跟踪过程中状态稳定,漂移在跟踪窗口外的粒子数都保持在10%以下。     

路况监控图像预警处理算法实现

路况监控图像的识别是交通智能化的重要内容,其中主要在于计算机处理的算法研究。本文提出了路况监控图像预警处理算法的主体设计思想,描述了软件的实现流程,分析了监控隐患对象,提出处理方案,并针对关键算法,描述其原理,包括视角归一、运动检测、跟踪、车辆行人分离、静止物体检测,进而给出了实验图像的处理结果。     

项目管理与管理系统的设计

通过现代项目管理和项目组织方式的介绍，给出了长安机器技术中心项目管理系统的方案和整体框架，对项目开发进程有效跟踪和监控，使管理流程自动化、标准化，加强项目团队之间的相互协作和沟通。对项目的建立，计划的分解、执行、协调和监控，交付结果实行全过程的管理。     

SF／CD 15W／40地面车辆多用途润滑油应用研究

介绍ＳＦ／ＣＤ １５Ｗ／４０地面车辆多用途润滑油的应用研究情况，在试验程序上改变传统的对发动机全部拆检的做法，采用以仪器分析为主，结合理化性能监控的方法对在用发动机油的质量变化进行跟踪监控研究。结果表明：所采用的研究程序科学合理，试验数据充分，结论可信。     

软土地基上连续梁桥现浇施工的模拟计算与实验研究

针对南河埭大桥施工实际，对施工荷载－－模板支架－软基系统进行了跟踪分析计算与实验研究，实现了该桥的施工监控、保证了大桥的顺利建成。     

车辆GPS监控导航系统研究

综合分析了GPS车辆监控导航管理系统的研究背景以及国内外GPS车辆监控导航管理系统的研究现状.在此基础之上,以MapInfo为研究平台,选用VC++作为系统的开发工具,研制了符合我国国情的车辆导航系统.文中重点阐述了GPS车辆监控导航管理系统的设计方法,进而拟定了系统软件开发框架和各组成部分的性质功能.并以武汉市一环线为案例进行了模拟研究,结果表明所研制的GPS车辆监控导航管理系统能够有效的实施车辆的跟踪导航.     

堰吉河大桥施工控制的技术流程与主要成果

介绍了陕西省首座主跨150m钢管混凝土劲性骨架箱肋拱桥——堰吉河大桥施工监控的全过程,重点讨论了其中所采用的关键技术措施,包括施工过程的仿真计算、现场实测、参数识别、过程控制与纠偏等,此外还给出了堰吉河特大桥施工监控所取得的有关成果及运营跟踪观测与实施效果后评价。     

一种基于GPS、GPRS、CDMA等技术的车辆监控与图像传输系统实现方案

1概述 1．1引言随着经济的发展,社会的进步,汽车已经成为当今最为普遍,最为实用的交通工具。是日常生活生产中的重要组成部分。当前GPS应用市场最红火的是跟踪监控、车辆导航和消费产品,尤其以跟踪监控所占的份额为最多。根据国家统计局的报告,2000年我国国民生产总值已达到89×104亿元,人均GDP超过830美元。我国国民经济发展速度按7％～8％计算, “十五”期间正是汽车大量进入家庭的时期, 如果有1％的家庭买车,千人汽车保有量约25 辆。对于车主,如何监控和保护自己的爱车; 对于运营和运输公司,如何提高车辆的运营效率,降低耗损;对于司机和乘客,如何获得实时的交互信息,实时的帮助和遇警保全,这些都是亟待解决的问题。     

电动汽车示范运行无线远程监控管理系统的开发研究

电动汽车示范运行服务中心远程监控管理系统基于GPRS网络和Internet网,通过具有CAN接口和GPRS接口的车载智能信息单元,采用无线远程数据传送方式,实现对多辆电动汽车的监控、标定和定位,由此实现故障分析与处理、在线标定与优化、数据记录与分析、电子地图跟踪等功能。为示范运行提供了有效、方便、快捷而且又经济的管理手段。     

面向新能源汽车整车制造全流程交互系统探究

针对汽车工厂整车制造全过程在线检测及可视化系统开发,该系统功能有设备监控系统、能源管理系统、车身跟踪控制系统、质量监控系统、可视化系统,共5个功能,该项目采用多系统数据整合,数据集成,真正打通数据孤岛,数据融合并实现数据可视化,满足了纯电动轻量化汽车制造过程对技术复杂、知识密集的快速决策能力的需求。     

拉萨柳梧大桥施工监控技术研究

简述了拉萨柳梧大桥概况及其主桥上部结构(主、副拱)的施工.根据施工特点确定了施工监控的主要内容:主跨基础桩身应力监控、主桥线形监控、应力监测、吊杆内力监测.采用空间有限元分析方法时施工阶段进行了验算,并对施工工序进行了优化.结果表明,内、外拱吊杆的张拉顺序和吊杆内力控制值对各施工阶段以及成桥后拱桥结构状态影响较大;结构特点决定了线形、应力和吊杆内力在施工过程中变化频繁,施工监控中应对桥梁动态跟踪;主桥预拱度设置合理,施工阶段的理论值和实测值吻合,各项监控内容均达到了预期效果.     

基于安全屏障监控的车道自动保持控制

针对车道保持控制在实现平稳转向中如何保证安全性的问题,本文中提出一种由安全屏障监控的预览车道保持控制方法。该预览控制器利用跟踪误差和未来车道曲率,在一个有限的预览窗口生成转向指令;然后设计一个安全保护控制器来保证有界误差,当且仅当跟踪误差接近安全边界时,安全屏障控制启动并进行转向干预。本文中提出的控制算法规模小,计算时间短,可以提升在线求解的运算效率。为验证控制算法的有效性,进行了相关仿真和道路实验。仿真和实验结果表明,所提出的安全屏障监控和预览控制能够实现车辆安全和车道保持的协同控制,具有一定的优越性。     

基于压缩感知尺度自适应的多示例交通目标跟踪算法

针对大多数跟踪算法对车辆等交通目标在行驶过程中的尺度变化、姿态变化的适应性差及在跟踪过程中使用固定尺度的跟踪框,导致所构造的目标模板包含大量背景信息,引起跟踪漂移甚至丢失的问题,提出一种基于压缩感知理论与超像素目标性度量的尺度自适应多示例交通目标跟踪算法,该算法首先利用压缩感知理论对多示例学习中的特征维数进行降维,减少算法计算的复杂度。其次,采用超像素目标性度量进行局部尺度自适应调整,解决多示例跟踪算法中的尺度适应问题。此外,引入基于目标判别机制的分类器更新,利用连续帧中目标的相似性判断跟踪目标是否存在遮挡或漂移问题。依据目标判别的结果,实现变学习率的分类器参数更新。试验结果表明：该方法具有较高的跟踪精度和良好的跟踪鲁棒性,在车辆目标发生遮挡、尺度变化、三维旋转等情况时均能较好地跟踪目标,通过对不同的交通视频序列进行测试,算法的平均中心位置误差远小于对比算法,仅为3.92像素,其对比算法CT跟踪、MIL跟踪及WMIL跟踪算法的平均位置误差分别为56.96像素、35.36像素及58.54像素,平均重叠率达80.1%,较CT跟踪、MIL跟踪及WMIL跟踪算法分别高44.9%、45.3%和45%,满足智能交通监控的实际需求。